資料篩選的主要目的是：找出所需要的某一類資料。大數據環境下資料量快速的積累，要分析出海量資料所蘊含的價值，篩選出有價值的資料十分重要。而資料篩選在整個資料處理流程中處於至關重要的地位。
資料的篩選在數學建模中佔有很重要的地位。它是數學建模的第一步，我們只有得到好的數據才能保證得出的結果的真實性與準確性。而在實際的問題中我們遇到的資料量往往是巨大的。
為了確保我們所使用的方法能夠在原始資料的支援下得以實現，我們必須要對資料進行篩選，使得解決方法簡單化。同時，我們又要確保篩選出來的數據具有代表性，使所得到的結果更準確與真實。應用到電腦產業資料篩選的最終目的就是為資料探勘做準備。
資料篩選包含資料擷取、資料清理、資料載入三個部分。
目的
資料篩選的目的是為了提高先前收集儲存的相關資料的可用性，更利於後期資料分析。
資料的價值在於其所能夠反映的資訊。然而在收集資料的時候，並沒有能夠完全考慮到未來的用途，在收集時只是盡可能的收集資料。
其次就是為了更深層的獲得數據所包含的信息，可能需要將不同的數據源匯總在一起，從中提取所需的數據，然而這就需要解決可能出現的不同數據源中數據結構相異、相同資料不同名稱或不同表示等問題。
可以說，資料篩選的主要目的是找出所需要的某一類資料；最終目的就是為資料探勘做準備。
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